一种基于多通道模型的口语理解联合方法及口语理解系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多通道模型的口语理解联合方法及口语理解系统，包括：获取用户输入语句并进行词向量操作，获得词向量矩阵；将词向量矩阵输入至基础语义编码模型，获得上下文语义特征向量，并通过意图多通道和槽位多通道分别进行进一步特征提取，基于预设规则获得融合意向向量和融合槽位向量；基于交叉注意力机制将融合意向向量和融合槽位向量融合并进行处理后，进行局部特征加强操作，获得局部加强意图向量和局部加强槽位向量；基于局部加强意图向量与局部加强槽位向量获得结果，完成口语理解。本发明专利技术中意图和槽位任务之间建立显式连接的方法更利于联合模型的训练，进一步提高了口语理解联合模型的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能口语理解和对话系统领域，特别是涉及一种基于多通道模型的口语理解方法及口语理解系统。

技术介绍

1、对话系统是自然语言处理领域中重要的研究方向之一，它为生活带来便利，同时也节约了人力物力成本。口语理解模块作为对话系统的关键上游任务，它有着影响对话系统整体性能好坏的作用。口语理解中的两项关键任务是意图识别和槽位填充，为了让机器能更好理解用户的语言，向用户反馈正确的信息，意图识别和槽位填充两个子任务是人机对话系统构成的重点。

2、在早期，意图识别与槽位填充这两项任务分别进行独立建模训练。意图识别的目的是通过用户的输入语句来了解用户当前的需求，它是一种文本分类任务，旨在从用户的话语中提取出其所表达的意图和行为。意图识别任务通常使用以下几种方法：基于规则模板的方法、基于统计特征的机器学习方法以及基于深度学习的方法。槽位填充被定义为序列标注任务进行处理，从用户输入的语句里找到每个字或者词对应的语义槽位相关标签。槽位填充任务的解决方法可以分为四种：基于字典的方法、基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。>

3、但在口语本文档来自技高网...

【技术保护点】

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3.根据权利要求1所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的基于多通道模型的口语理解联合方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：杨力，白思畅，李国树，宋欣渝，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：